郭海昭

摘要：隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展，各行各業(yè)正在進行積極的創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，高校的教務(wù)管理也正面臨著全新的機遇和挑戰(zhàn)。目前高校的數(shù)據(jù)庫中保存的教育數(shù)據(jù)越來越多，教育信息化的建設(shè)過程中，高等院校也逐漸建立和完善了多種數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，對于其中復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)信息管理，離不開數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對信息進行深入的分析和分類，為高校教育提供決策上的數(shù)據(jù)支持。本文對數(shù)據(jù)挖掘的基本流程和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教務(wù)管理中的作用進行了探討，提出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教務(wù)管理中的應(yīng)用分析。

關(guān)鍵詞：信息化 數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù) 高校 教務(wù)管理

前言

我國自從進入了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的新時期以來，信息化技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，在人們的生活和工作中，每天都有各種大量的信息產(chǎn)生，經(jīng)過深入的挖掘和探索，可以得到價值較高的信息。大數(shù)據(jù)時代的背景下，教育數(shù)據(jù)對于高校教務(wù)管理來說有著重要的意義，目前的高校教務(wù)管理工作正在進行積極的轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，由信息化管理方式升級到更高一層的智慧化管理模式，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對教育信息中的數(shù)據(jù)關(guān)系進行分析和探索，挖掘出教育數(shù)據(jù)中的潛在價值，為領(lǐng)導(dǎo)決策等提供科學(xué)的數(shù)據(jù)依據(jù)，推動高校未來的穩(wěn)健發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

數(shù)據(jù)挖掘又被稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦，是基于數(shù)理模式之上，展開對大量資料的分析和研究，在數(shù)據(jù)中將隱含的過去未知的有價值的潛在信息提取出來，是一門在大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的科學(xué)。數(shù)據(jù)挖掘的基本流程主要分為五個步驟，首先是對需求的解讀，在整個項目的生命周期中都貫穿著解讀需求，每一階段的解讀需求各有不同，為了將正確的需求解讀出來，需要加強交流和溝通，指導(dǎo)下一步工作;第二步是采集數(shù)據(jù)，在正確解讀了需求的基礎(chǔ)之上，用足夠的數(shù)據(jù)來展開有效數(shù)據(jù)的挖掘，對取樣分布形成正確的認知和理解，在抽樣過程中避免發(fā)生以偏概全的情況，全面收集數(shù)據(jù)，保持數(shù)據(jù)一定的覆蓋面;第三步是預(yù)處理數(shù)據(jù)，通常情況下，采集和收集到的數(shù)據(jù)是有噪聲的、離散的，缺少一定的完整性，因此要整理數(shù)據(jù)和對數(shù)據(jù)進行去噪處理，挖掘數(shù)據(jù)的整個過程中，預(yù)處理數(shù)據(jù)需要占用大量的時間;第四步是模型評估，在不同的模型中找出最佳模型;第五步是解釋模型，深入探索和分析模型中的數(shù)據(jù)和隱含價值，為決策提供輔助和支持。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教務(wù)管理中的作用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教務(wù)管理中的作用主要分為以下三項，分別是預(yù)測、聚類分析和關(guān)聯(lián)分析。其中預(yù)測是通過掌握和分析數(shù)據(jù)內(nèi)容的發(fā)展規(guī)律，來對未來的發(fā)展趨勢進行預(yù)見，建立起數(shù)據(jù)的組合后，將另一個數(shù)據(jù)的模型推出。例如將學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)成績等采集后構(gòu)建起一個模型，再根據(jù)對模型的分析研究，找出學(xué)生行為、學(xué)生成績與學(xué)業(yè)預(yù)警之間的關(guān)系，以此為根據(jù)，對學(xué)生的各項行為進行預(yù)測。聚類分析是將數(shù)據(jù)分群，保持同群內(nèi)的數(shù)據(jù)盡量相似，在不同群之間要有較明顯的差異性，例如分類學(xué)生的時候，將具有類似特征的分為一個群組，給每個群內(nèi)的學(xué)生提供不同的學(xué)習(xí)材料，觀察學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和學(xué)習(xí)行為。關(guān)聯(lián)分析是在數(shù)據(jù)中找到其中存在的關(guān)聯(lián)性，例如比較不同類別學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，對學(xué)生的理論課程成績和實踐課程成績進行研究分析，找到其中存在的關(guān)聯(lián)性。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教務(wù)管理中的應(yīng)用

（一）學(xué)生成績管理

在整個高校的教學(xué)信息數(shù)據(jù)庫中，學(xué)生的課程考試成績數(shù)據(jù)占據(jù)著很大的比重，是反映高校學(xué)生學(xué)習(xí)情況的最直接體現(xiàn)，同時也能夠側(cè)面反映出教師的教學(xué)成效和試卷的出題合理性等。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來挖掘、分析和歸納學(xué)生的考試成績，得到各個方面的考核和評價，幫助學(xué)生明確自身的學(xué)習(xí)情況，更加清晰的了解未來的學(xué)習(xí)中需要注意的問題，在此基礎(chǔ)上制定有針對性的學(xué)習(xí)計劃和學(xué)習(xí)方案。結(jié)合試卷的質(zhì)量和學(xué)生的考試成績進行綜合分析，對試卷的難易程度展開評價，查看試卷和學(xué)生的實際學(xué)習(xí)情況是否相匹配，促進試卷質(zhì)量的提高。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教師分析學(xué)生的考試成績和試卷中的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中存在的教學(xué)問題，及時優(yōu)化和改善教學(xué)方法，提高教師自身的教學(xué)技能水平和課堂教學(xué)的效率，對學(xué)生的各科成績進行合理分析，提高教務(wù)管理的成效。

（二）教學(xué)質(zhì)量評價

在高校教務(wù)管理中心，教學(xué)質(zhì)量評價是教學(xué)活動最為直接有效的反應(yīng)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程中，根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則來挖掘其中與教學(xué)質(zhì)量評價相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如，學(xué)生的到課情況、作業(yè)和練習(xí)情況、考試成績等學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，教師考勤、教學(xué)過程、教學(xué)方法、教學(xué)內(nèi)容、師生互動等教師的上課情況。挖掘以上的數(shù)據(jù)后能夠?qū)Ω咝＝虒W(xué)質(zhì)量進行全面的評價，提高評價的準確性，鼓勵教師創(chuàng)新教學(xué)方法，展開高效的教學(xué)研究和教學(xué)改革，督促學(xué)生學(xué)習(xí)，提高師生的教與學(xué)水平。

（三）課程設(shè)置

高校教務(wù)管理中，設(shè)計高校的課程需要遵循一定的科學(xué)性和規(guī)律性，高校課程中包括專業(yè)基礎(chǔ)課、公共基礎(chǔ)課、專業(yè)必修課、選修課等等，要提高課程安排的合理性，保證前續(xù)課程能夠為后續(xù)課程打下良好的基礎(chǔ)，做好鋪墊，讓學(xué)生能夠在循序漸進中完成高校教育。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來挖掘和分析以往的數(shù)據(jù)，掌握好各個數(shù)據(jù)之間存在的潛在關(guān)系，對以往的課程安排進行查看和分析，評定其是否合理，課程安排的結(jié)構(gòu)等是否完善，最終達到提高教學(xué)質(zhì)量和成效的目的。表面看起來課程順序沒有影響的兩門課程，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，挖掘和分析數(shù)據(jù)后可能會發(fā)現(xiàn)某一門課程潛在影響著另一門課程，如先開設(shè)某一門課程能夠幫助另一門課程提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率，促進學(xué)生學(xué)習(xí)成績和效果的提升，最終優(yōu)化學(xué)校的課程設(shè)置方案。

（四）學(xué)生管理

通常高校的學(xué)生在入學(xué)后會為其在數(shù)據(jù)庫中建立起學(xué)生檔案，其中包括個人基本信息、家庭信息、興趣特長、獎懲情況等多方面的內(nèi)容。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來統(tǒng)計、聚類、預(yù)測以上數(shù)據(jù)，能夠幫助高校教務(wù)管理工作者更加全面的了解和掌握學(xué)生的情況，為開展教務(wù)管理工作提供依據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來查看和分析學(xué)生的上課考勤情況、活動參與情況、查寢情況等，對學(xué)生可能發(fā)生的行為傾向進行準確的預(yù)測，及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生的異常情況，避免造成更加嚴重的后果。在對學(xué)生的綜合測評中借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠使評測結(jié)果的分析和研究更加全面。針對畢業(yè)生來說，可分析學(xué)生適合的就業(yè)范圍與求職傾向，向畢業(yè)生提供科學(xué)的就業(yè)指導(dǎo)，預(yù)測學(xué)生的就業(yè)情況，分析通過正規(guī)途徑獲取的招聘信息，提高學(xué)生的就業(yè)效率。

四、結(jié)論

綜上所述，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，我國科學(xué)技術(shù)和信息化水平逐漸完善，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種被廣泛應(yīng)用的技術(shù)，將其利用到高校教務(wù)管理中，對于高校的長足發(fā)展有著重要的意義。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對教育數(shù)據(jù)進行全面科學(xué)的分析，包括學(xué)生管理、教學(xué)管理、就業(yè)管理、行政管理等，在高校的設(shè)計、決策、部署、評價過程中為其提供可靠、科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，促進高校的信息化建設(shè)進程，為高校未來的穩(wěn)健發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

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